東北地理所發(fā)布中國(guó)主要紅樹(shù)植物群落遙感分類成果
不同紅樹(shù)植物群落的生態(tài)功能和價(jià)值差異較大。遙感技術(shù)以其大范圍、可重復(fù)、低成本等優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于紅樹(shù)林遙感識(shí)別研究中，但中國(guó)主要紅樹(shù)群落分布仍處于空白，主要是因?yàn)椋杭t樹(shù)棲地環(huán)境惡劣導(dǎo)致樣本難以大量獲取、紅樹(shù)協(xié)同進(jìn)化導(dǎo)致不同樹(shù)種混雜生長(zhǎng)、棲地環(huán)境多樣導(dǎo)致樹(shù)種及其表型差異。
中國(guó)科學(xué)院東北地理所王宗明研究員團(tuán)隊(duì)針對(duì)中國(guó)主要紅樹(shù)群落遙感識(shí)別問(wèn)題，提出了一套綜合解決方案，發(fā)表論文“Mangrove species mapping in coastal China using synthesized Sentinel-2 high-separability images”。在外來(lái)紅樹(shù)無(wú)瓣海桑遙感識(shí)別（ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，2022）、本土秋茄群落遙感識(shí)別（Journal of Remote Sensing，2024）研究基礎(chǔ)上，以氣候分區(qū)緩解棲地環(huán)境帶來(lái)的樹(shù)種及其表型差異，以嚴(yán)格分類體系減輕樹(shù)種混雜生長(zhǎng)的影響，在最大可分時(shí)段合成影像基礎(chǔ)上擴(kuò)增樣本以增加可用樣本數(shù)量，通過(guò)堆疊隨機(jī)森林預(yù)測(cè)概率優(yōu)化分類結(jié)果。
結(jié)果顯示，由單一優(yōu)勢(shì)種覆蓋度占比界定的中國(guó)主要紅樹(shù)群落可被有效識(shí)別，在不同分區(qū)驗(yàn)證精度在83.8%到86.4%之間。此外，該研究給出了9種主要紅樹(shù)群落的空間集聚（包括外來(lái)紅樹(shù)無(wú)瓣海桑和拉關(guān)木），展望了應(yīng)用本數(shù)據(jù)準(zhǔn)確估算紅樹(shù)林藍(lán)碳（包括紅樹(shù)林生物量與土壤碳）的潛在方法。這一研究首次給出了遙感視角下中國(guó)主要紅樹(shù)群落的精細(xì)分布。實(shí)現(xiàn)了2020年中國(guó)紅樹(shù)主要群落（由單一優(yōu)勢(shì)種占比界定）分布提取，包括秋茄、桐花、白骨壤、木欖/海蓮、紅海欖、角果木、海?？?、欖李、拉關(guān)木。經(jīng)樣本驗(yàn)證，不同區(qū)域數(shù)據(jù)總體精度在83.8%到86.4%之間。這一研究給出了首套中國(guó)主要紅樹(shù)群落分布數(shù)據(jù)，有助于精細(xì)紅樹(shù)林藍(lán)碳估算、準(zhǔn)確社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-生態(tài)價(jià)值評(píng)估、以及精準(zhǔn)紅樹(shù)林管理。
圖1 2020年中國(guó)主要紅樹(shù)群落分布
經(jīng)統(tǒng)計(jì)，9種主要紅樹(shù)群落（以單一優(yōu)勢(shì)種占比界定）面積為11944 ha，占中國(guó)紅樹(shù)林面積的43.4%（以三調(diào)面積為參照）。主要紅樹(shù)群落面積最大的是白骨壤（占已識(shí)別群落面積的37.1%），其次是以無(wú)瓣海桑為主的海?？疲ㄕ家炎R(shí)別群落面積的23.2%），然后是桐花樹(shù)（占已識(shí)別群落面積的12.9%）。需要注意的是，混雜生長(zhǎng)的紅樹(shù)與非目標(biāo)樹(shù)種面積未被計(jì)入。
圖2本土紅樹(shù)群落空間集聚
在此基礎(chǔ)上，分析了中國(guó)本土主要紅樹(shù)群落的空間集聚，發(fā)現(xiàn)：秋茄主要集中于深圳灣、福建南部和臺(tái)灣北部；桐花主要集中于茅尾海、南流江河口和高橋區(qū)域；白骨壤主要集中于北部灣和雷州半島東南部；木欖/海蓮主要集中于東寨港、清瀾港和高橋區(qū)域；紅海欖主要集中于東寨港、儋州灣和英羅港；角果木集中于東寨港；欖李主要集中于清瀾港、東寨港和長(zhǎng)記港。
圖3外來(lái)紅樹(shù)群落空間集聚
該研究構(gòu)建了一套綜合解決方案，首次獲取了以單一優(yōu)勢(shì)種界定的9種主要紅樹(shù)群落空間分布，填補(bǔ)了中國(guó)主要紅樹(shù)群落確切分布信息的空白。在此基礎(chǔ)上，揭示了本土主要紅樹(shù)群落和外來(lái)紅樹(shù)的空間集聚，展望了應(yīng)用本數(shù)據(jù)準(zhǔn)確估算紅樹(shù)林藍(lán)碳的潛在方法，可以為精細(xì)藍(lán)碳估算、準(zhǔn)確價(jià)值評(píng)估、以及精準(zhǔn)紅樹(shù)林管理提供支撐。
該研究發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)C刊Remote Sensing of Environment，由東北地理所趙傳朋特別研究助理、賈明明副研究員、張蓉特別研究助理、王宗明研究員、任春穎研究員、毛德華研究員，羅德島大學(xué)王野喬教授共同完成，得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(No. 2022YFF1302000)、國(guó)家自然科學(xué)基金(No. 42201422)、中國(guó)博士后科學(xué)基金面上資助(No. 2022M713132)等項(xiàng)目共同資助。
論文標(biāo)題
Mangrove species mapping in coastal China using synthesized Sentinel-2 high-separability images
發(fā)表期刊
Remote Sensing of Environment
論文全文鏈接
https://authors.elsevier.com/c/1ixYx7qzT3DrR
其它相關(guān)文獻(xiàn)：
Zhao,C.,Jia,M.,Wang,Z.,Mao,D.,& Wang,Y. (2024). Distribution of Mangrove Species Kandelia Obovata in China Using Time-series Sentinel-2 Imagery for Sustainable Mangrove Management. Journal of Remote Sensing,DOI: 10.34133/remotesensing.0143.
Zhao,C.,Qin,C. Z.,Wang,Z.,Mao,D.,Wang,Y.,& Jia,M. (2022). Decision surface optimization in mapping exotic mangrove species (Sonneratia apetala) across latitudinal coastal areas of China. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,193,269-283.
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